“一帶一路”倡議下對沿海港口城市的多元統(tǒng)計分析

王冠仁+言鵬韋

摘 要：首先，文章開頭簡要介紹了幾種多元分析方法（包括因子分析、聚類分析以及偏最小二乘分析）的基本思想及其基本步驟，為后邊的分析打下堅實的基礎(chǔ)。并說明了選取的沿海城市以及選取指標(biāo)的原則，并依據(jù)這些原則去篩選合適的指標(biāo)。接下來，對樣本進行了港口城市的經(jīng)濟發(fā)展的因子分析，通過分析找出了兩個主要的影響因子：第三產(chǎn)業(yè)因子以及國際貿(mào)易因子。然后，計算出了各個城市的因子得分并根據(jù)得分對各個城市進行了綜合排名，同時對排名的結(jié)果也進行了詳細(xì)的分析。隨后將因子總得分作為城市的指標(biāo)，計算出來各個城市的距離，利用類平均法對12個沿海城市進行了系統(tǒng)聚類，得出了聚類圖，并對聚類結(jié)果進行了簡要分析。其后，通過對生產(chǎn)總值及進出口貿(mào)易額構(gòu)成的變量向量進行偏最小二乘回歸，得出回歸系數(shù)后對其意義進行闡述。最后，綜合三種分析的結(jié)果，提出沿海港口要走信息化、多元化道路的建議。

關(guān)鍵詞：研究思想 數(shù)據(jù)獲取 港口經(jīng)濟

中圖分類號：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2017）10-169-03

2013年10月3日，中國國家主席習(xí)近平在印尼國會發(fā)表重要演講表示中國愿同東盟國家加強海上合作，共同建設(shè)21世紀(jì)“海上絲綢之路”。自此之后，21世紀(jì)海上絲綢之路成為中國推動的一項重要議程。眾所周知，港口在國民經(jīng)濟中居于十分特殊的地位，歷來有國家“門戶”、“窗口”、交通“樞紐”之稱，處在中國對外開放的最前沿地帶。因此，對港口城市經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r進行客觀全面的多元統(tǒng)計，對各港口城市發(fā)展及建立通暢安全高效的海上運輸大通道、引領(lǐng)21世紀(jì)“海上絲綢之路”？建設(shè)的進程具有重要意義。

一、研究思路及數(shù)據(jù)獲取

1.研究思路。首先對港口城市發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)進行因子分析，探究各類經(jīng)濟指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系；并在因子分析的基礎(chǔ)上計算各城市的因子得分，運用因子分析綜合評價法對港口城市發(fā)展進行了綜合評價，給出不同城市的發(fā)展得分。進而，利用各城市的得分，我們對港口城市進行聚類分析，綜合分析不同發(fā)展程度港口城市的發(fā)展現(xiàn)狀。最后，我們嘗試用偏最小二乘回歸對一系列因變量指標(biāo)進行回歸分析，并對回歸系數(shù)的意義進行了說明。

2.數(shù)據(jù)獲取。為了全面反映沿海城市的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，我們選取了12個沿海城市作為分析對象，包括天津、廣州、?？凇⑸虾?、寧波、深圳、湛江、汕頭、青島、大連、福州以及廈門。

為了對沿海港口城市進行全面的分析，根據(jù)代表性、可行性、可獲得性及數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性原則，共選取了26個指標(biāo)，包括：該城市的生產(chǎn)總值（億元）、第一產(chǎn)業(yè)增加值（億元）、第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）、第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）、年末常住人口（萬人）、人均可支配收入（元/人）、人均消費支出（元/人）、居民消費價格指數(shù)（上年=100）、社會消費品零售總額（億元）、國際旅游（外匯）收入（億美元）、全市稅收總收入（億元）、家庭寬帶接入用戶（萬戶）、普通高等學(xué)校數(shù)、貨物運輸量（萬噸）、旅客發(fā)送量（萬人次）、保險費用收入（億元）、信息傳輸與軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）、金融業(yè)生產(chǎn)總值（億元）、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)生產(chǎn)總值（億元）、進口總額（億美元）、出口總額（億美元）、國際集裝箱吞吐量（萬TEU）、沿海泊位（個）、鐵路運營里程（公里）。數(shù)據(jù)來源于中國”一帶一路”網(wǎng)及2015年沿海港口城市的統(tǒng)計年鑒或統(tǒng)計公報。

二、港口經(jīng)濟發(fā)展的因子分析

由于因子分析要求數(shù)據(jù)為正定矩陣，在盡量不減少研究樣本的原則下對研究指標(biāo)進行篩選和剔除。通過對26個指標(biāo)進行初步的聚類分析，將信息相近的指標(biāo)剔除后，選取了12個港口城市的9個經(jīng)濟指標(biāo)進行因子分析。

1.KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，對數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和bartlett球形檢驗，KMO值為0.683，大于最低標(biāo)準(zhǔn)0.5，說明該數(shù)據(jù)可以做因子分析，BARTLETT的球形度檢驗的顯著性水平小于0.01，表明標(biāo)準(zhǔn)化原始變量數(shù)值的相關(guān)系數(shù)矩陣間有共同元素存在，適合做因子分析。

2.因子分析。

表1揭示了因子分析提取公共因子的共同度，可以看到，各指標(biāo)的提取度多在90%以上，說明各個變量的信息丟失都較少，提取的公因子效果較理想。

累計貢獻(xiàn)率值可知，前兩個因子的累計貢獻(xiàn)率已達(dá)到89.871%，即選取這2個因子作為主因子就可解釋原始變量89.871%的信息，也就是說可以通過選擇兩個主因子迸行分析，就能充分反映各個沿海城市經(jīng)濟發(fā)展的綜合水平（見表2）。

3.因子旋轉(zhuǎn)。由于各因子在原始變量上的因子載荷陣（略）不容易解釋，為了更加明確各因子的經(jīng)濟含義，下面對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，使得旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷值向極端值0和1靠近，得到的正交因子旋轉(zhuǎn)成分矩陣見表3。

通過因子旋轉(zhuǎn)，容易看出旋轉(zhuǎn)之后的兩個主因子均有比較典型的代表變量，第一個主因子在第三產(chǎn)業(yè)增加值、社會消費品零售總額與貨物運輸量這幾個指標(biāo)上有較高的載荷和解釋能力。這幾個指標(biāo)都與第三產(chǎn)業(yè)有著密切的關(guān)系，因此我們可以命名為第三產(chǎn)業(yè)因子。第二個因子主要在進出口總額這個指標(biāo)上較高的載荷和解釋能力，此外它還與國際集裝箱吞吐量這一個指標(biāo)有較強的載荷和解釋能力。顯然這兩個指標(biāo)都與國際貿(mào)易緊密相關(guān)，從而可以衡量港口城市與國外進行貿(mào)易往來的能力。

三、因子分析的綜合評價及聚類分析

1.因子分析的綜合評價。由于本文提取的公共因子是為了對港口城市經(jīng)濟發(fā)展情況進行評價、解釋和分析的，因此在這里稱之為評價因子。依據(jù)因子載荷陣和對研究問題所具有的知識儲備，我們分析了用于評價各個港口城市經(jīng)濟發(fā)展的前兩個公因子所代表的實際含義，然后用回歸法輸出了因子得分系數(shù)矩陣（見表4）。

由F=ATR-1X計算因子得分，以各因子的加權(quán)方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，最后得到港口城市經(jīng)濟發(fā)展研究的綜合評價公式為Y=（6.191F2+1.898F2）/（6.191+1.898），計算出的結(jié)果如表5。endprint

如果得分為正，則意味著該城區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平在所有港口城市平均水平以上，得分為負(fù)就表示在平均水平以下。由表可知，綜合因子得分在平均水平以上的城市一共有5個分別是：上海、廣州、深圳、天津、寧波。

2.聚類分析。對12個沿海港口城市進行系統(tǒng)聚類，系統(tǒng)聚類的方法采用類平均法進行聚類分析。根據(jù)聚類結(jié)果我們可以大致將12個沿海城市分為三類：第一類為湛江、汕頭和?？冢坏诙悶閷幉?、青島、大連、福州和廈門；第三類為上海、廣州、深圳和天津。第三類城市即為排名的前四名，他們的特點是某一個因子，即因子1或者因子2的得分非常高。從經(jīng)濟指標(biāo)來看他們的GDP以及二三產(chǎn)業(yè)尤其是第三產(chǎn)業(yè)增加值也是同樣是排名前四的，在進出口總額方面，深圳市一馬當(dāng)先，遙遙領(lǐng)先于其他所有城市，而第三類中剩下的三個城市的進出口總額也至少達(dá)到了平均水平。第二類城市即為排名第五到第九的五個城市，正如他們的兩個因子的得分所反映的那樣，這些城市的GDP、第二第三產(chǎn)業(yè)增加值以及進出口總額大都在平均水平左右，因此因子得分排名居中，聚類分析也聚到了一起。第一類的三個城市即排名的后三位，他們的GDP、第二第三產(chǎn)業(yè)增加值都較低，此外進出口總額也較少，因此聚到了一類。在第三類城市中，海口市作為所有城市中人數(shù)最少的城市，卻比人數(shù)遠(yuǎn)大于它的湛江和汕頭排名靠前。究其原因，海南省一直是陽光沙灘的代表，而?？谧鳛楹Ｄ鲜〉氖鞘?，其旅游業(yè)發(fā)達(dá)程度不言而喻，這也極大地推動該市第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加。反觀湛江與汕頭，在貢獻(xiàn)率極大的第三產(chǎn)業(yè)得分上確實分別排名倒數(shù)第一和第二，即使有著比?？诟叩膰H貿(mào)易得分也無法撼動大局，因此這樣的結(jié)果也并不奇怪。

四、港口經(jīng)濟發(fā)展的偏最小二乘回歸模型

1.變量選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理。基于因子分析的結(jié)果，選取因變量為城市生產(chǎn)總值與進出口貿(mào)易總額，構(gòu)成因變量矩陣Y；通過剔除數(shù)據(jù)不完整與經(jīng)濟意義相近的變量，最終選取了第二產(chǎn)業(yè)增加值、人均可支配收入等15個指標(biāo)作自變量，構(gòu)成自變量矩陣X并將選取的變量矩陣進行了標(biāo)準(zhǔn)化。指標(biāo)對應(yīng)見表6。

2.初步偏最小二乘回歸。每一列代表1個主成分，對應(yīng)每個主成分下分別為對變量X，gdp和im.ex的累積方差解釋程度。可以看到，當(dāng)選取4個主成分時，模型解釋了自變量X中的90.72%的方差，即包含了X中90.72%的信息，同時分別解釋了因變量gdp98.45%的方差，im.ex69.19%的方差。由此判斷選取4個主成分進行偏最小二乘回歸結(jié)果較好。

3.偏最小二乘回歸結(jié)果。利用coef函數(shù)，可輸出偏最小二乘回歸的系數(shù)如表7。

由表7可得，對生產(chǎn)總值影響最大的因素有第三產(chǎn)業(yè)增加值、互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)量及金融業(yè)產(chǎn)值，分別達(dá)到了0.1533、0.1416和0.1371。從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)的角度講，第三產(chǎn)業(yè)增加值對生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)大說明城市發(fā)展水平較高，進入了工業(yè)化后期的發(fā)展階段?；ヂ?lián)網(wǎng)接入用戶因素表示城市的信息化程度，而該變量對GDP的貢獻(xiàn)僅次于第三產(chǎn)業(yè)增加值，說明沿海港口城市信息化水平較高，順應(yīng)了未來走向信息化經(jīng)濟時代的潮流，是一個良好的發(fā)展信號。金融業(yè)相比前兩者對GDP貢獻(xiàn)略遜一籌，但仍遙遙領(lǐng)先其他因素，說明港口城市的金融業(yè)發(fā)展良好。

對進出口貿(mào)易額影響最大的因素主要有第三產(chǎn)業(yè)占比、金融業(yè)產(chǎn)值及國際集裝箱吞吐量，系數(shù)分別為0.3425，0.3222，0.2812。這說明第三產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)也是拉動進出口的重要助力，國際集裝箱吞吐量對進出口貿(mào)易額的貢獻(xiàn)說明在”一帶一路”倡議下，外貿(mào)發(fā)展達(dá)到新高度，一方面是外貿(mào)運輸量的增加，另一方面也說明航運正規(guī)化程度不斷加深。

五、發(fā)展建議

綜合以上分析的結(jié)果，結(jié)合”一帶一路”倡議的背景，現(xiàn)給出如下發(fā)展建議：首先，沿海的各大港口需走向信息化、智能化進程，以提升貨運容納能力和效率、港口運營管理能力，主動應(yīng)對日益提升的客戶需求，提高自身競爭力。其次，要多元化發(fā)展。一方面可以加強和“一帶一路”沿線國家的建立聯(lián)盟關(guān)系，加強各大港口之間的合作；另一方面提供航運金融、保險、經(jīng)紀(jì)、咨詢等方面綜合服務(wù)，以提升港口的整體競爭力。在“一帶一路”倡議背景之下，中國的港口要進一步向信息化、多元化和個性化方向發(fā)展，打造成為“海、陸、空、鐵”多式聯(lián)運樞紐門戶，通達(dá)“一帶一路”沿線國家。

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（作者單位：中南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院 湖南長沙 410083）

（責(zé)編：呂尚）endprint